SemiAnalysis: El hielo y el fuego de la plataforma Rubin de Nvidia

Autor | Li Jia

    Editor | Duro AI

SemiAnalysis, un instituto de investigación de semiconductores, publicó dos análisis sucesivos que delinean un futuro para Nvidia donde coexistirán oportunidades y desafíos como las "dos caras" del hielo y el fuego.

El último pronóstico de SemiAnalysis publicado el 30 de junio en la plataforma X muestra quelos ingresos de la división de computación de centros de datos de Nvidia en el segundo semestre del año fiscal 2027 serán aproximadamente un 20% superiores al consenso de Wall Street. El soporte central de esta evaluación optimista radica en queel problema de suministro de memoria HBM4, que anteriormente limitaba el despliegue a gran escala de la plataforma Rubin, se ha resuelto, y la capacidad de producción de obleas en el frontend ha sido asegurada, eliminando los obstáculos sustanciales para el estallido de resultados en el segundo semestre.

Sin embargo, esa misma mañana, SemiAnalysis divulgó otra noticia negativa:La versión original de 4 chips Rubin Ultra de Nvidia fue cancelada a apenas tres meses de su lanzamiento en GTC 2026, y la nueva versión de "Rubin Ultra" se redujo a la mitad de su tamaño original, con el rendimiento igualmente reducido a la mitad.

Por un lado, está la revisión optimista de ingresos tras la superación del cuello de botella en el suministro; por el otro, una corrección pesimista en la hoja de ruta tecnológica tras la reducción del producto insignia. Estos dos juicios diametralmente opuestos de SemiAnalysis marcan para Nvidia coordenadas narrativas muy diferentes, desde la ejecución en resultados hasta la fortaleza tecnológica de su foso protector.

El cuello de botella de HBM4 resuelto, se espera un acelerón en volumen en la plataforma Rubin durante el segundo semestre

SemiAnalysis utilizó su Accelerator Model para predecir que Nvidia experimentará una expansión masiva en el segundo semestre de este año.

La institución estima que impulsada por la plataforma Rubin, los ingresos por computación de centros de datos de Nvidia en el segundo semestre del año fiscal 2027 serán aproximadamente un 20% superiores a la expectativa del mercado.El problema de HBM4, que hubo retrasado el progreso de Rubin, ya ha sido resuelto, y la provisión anticipada de obleas en el frontend se ha completado, lo que significa que la plataforma Rubin, anteriormente postergada, entrará en una fase de rápido ascenso.

SemiAnalysis destacó quesu lógica de pronóstico difiere notablemente de la de los analistas tradicionales. La mayoría de instituciones de Wall Street tienden a establecer previsiones de ganancias relativamente conservadoras, reservando espacio para futuros resultados "superiores a lo previsto" por parte de las empresas; mientras que las conclusiones de SemiAnalysis se basan principalmente en trabajo de campo en la cadena de suministros, buscando una mayor conexión con la dinámica real del mercado.

Su Accelerator Model ha construido un sistema de verificación cruzada a lo largo de toda la cadena, con datos provenientes de proveedores de materiales, manufactura de obleas, componentes clave, fabricantes de servidores, y además incorpora la compra y despliegue por parte de proveedores de servicios en la nube de gran escala y laboratorios de IA de vanguardia, para validar las relaciones de oferta y demanda desde múltiples dimensiones.

Es importante destacar que este modelo no solo se enfoca en Nvidia, sino que también cubre a Broadcom, AMD, MediaTek, Marvell y otros fabricantes de chips AI, además de seguir de cerca con el HBM Model la evolución integral de la cadena de poder de cómputo IA.

La barrera protectora de CUDA empieza a erosionarse; el encogimiento de Rubin Ultra refleja el auge del ASIC desarrollado internamente

Sin embargo, otro comentario anterior de SemiAnalysis sobre Rubin Ultra ha generado un amplio debate en el mercado.

La institución señaló que el Rubin Ultra, originalmente planeado por Nvidia con un diseño de cuatro chips de computación, fue ajustado a pocos meses de su lanzamiento en GTC este año. La nueva versión es considerablemente más pequeña que la original, debido a la dificultad de fabricación de empaques avanzados.

Para SemiAnalysis,lo más relevante no es el encogimiento de Rubin Ultra en sí, sino el cambio en el panorama competitivo que simboliza este evento. La institución destaca que en el último año, la mayor presión competitiva de Nvidia ya no proviene únicamente de fabricantes tradicionales de GPU como AMD, sino que cada vez más proveedores de servicios en la nube y compañías de modelos AI de gran escala han comenzado a desarrollar sus propios ASIC, creando sistemas de chips específicos para escenarios concretos de entrenamiento e inferencia.

Por ejemplo, Anthropic ya cuenta con una arquitectura de computación multiplataforma compuesta por Google TPU, Amazon Trainium y GPUs Nvidia. En esta arquitectura, el entrenamiento del modelo Claude se realiza mayormente en TPU, la inferencia de Claude Code cada vez se despliega más en Trainium, y las GPUs Nvidia se utilizan principalmente para tareas de computación general y de investigación avanzada. Según SemiAnalysis,hace un año era inimaginable que TPU y Trainium llegarían a la escala actual; hoy el foso protector de CUDA se está erosionando lentamente.